2022年底 ，破局ChatGPT的智算中心之道横空出世引爆了全球对生成式人工智能的关注热潮 。紧随其后 ，挑战多模态大模型 、施耐AI视频生成 、德电代码自动生成等技术的应对突破 ，正在重塑千行百业的破局创新范式 。AI技术的智算中心之道飞速发展 ，在推动企业业务创新 ，挑战提高企业生产效率的施耐同时 ，也给数据中心带来了前所未有的源码下载德电压力。
然而 ，应对在这场看似属于算法与数据的破局竞赛背后 ，却是智算中心之道一场关于算力 、供配电与制冷能力硬核基础设施的挑战较量。
AI加速数据中心技术变革 ，基础设施面临三重考验近年来，AI大模型发展被按下“提速键”，加速向多场景渗透 ，以前所未有的深度和广度改变数据中心的传统面貌 。中国信通院数据显示 ，香港云服务器截至2024年6月 ，我国在用算力中心超过830万标准机架 ，算力规模达到246 EFLOPS(FP32) ，智算同比增速超过65%。
在笔者看来 ，大模型应用爆发增长的背后，是AI工作负载对数据中心基础设施提出的严峻挑战 。主要有以下三点 ：
一是功率密度大幅跃升 。传统数据中心单机柜功率通常在5-10kW，而AI服务器集群直接将这一数字推高至30kW、50kW甚至100kW以上 。以英伟达最新的建站模板GB200为例，更是将单机柜功率密度推向120kW。
二是电力质量要求严苛 。AI训练任务通常需要连续运行数周甚至数月 ，任何电力中断都可能导致训练任务失败 ，造成巨大经济损失 。同时 ，AI工作负载具有剧烈动态波动特性 ，50毫秒内可达30%-165%波动 ，对供配电系统的可靠性提出了极高要求 。
三是制冷瓶颈凸显 。随着芯片功耗不断提升 ，免费模板风冷已逐渐触及物理极限 。未来 ，单个GPU功耗超过1kW或将成为常态 ，传统风冷方式无法有效解决高密度计算节点的散热问题，液冷将成为必然趋势 。
近期 ，在施耐德电气卡车巡展北京站现场 ，施耐德电气关键电源业务 ，IMDC及边缘计算产品经理汤熠指出，当前，芯片性能提升速度已经超越了摩尔定律，机柜功率密度及功耗均将实现指数跃迁 。毫无疑问，智算中心将以惊人的速度进化 ，亿华云AI更将突破奇点 。
施耐德电气关键电源业务 ，系统业务产品经理连博指出 ，AI驱动下的算力变革亦在深刻重塑电力需求与使用模式 。为有效应对能源供应的严峻挑战 ，数据中心亟待部署更多 、更优质的电力资源 。
施耐德电气的应对之道 ：创新产品与解决方案面对AI时代数据中心面临的诸多挑战 ，施耐德电气凭借其深厚的技术积累和前瞻性的市场洞察 ，源码库推出了一系列创新产品和解决方案。其中，冷板式液冷CDU系统 、Galaxy VXL UPS和IMDC智能模块化数据中心尤为引人注目 ，这也是本次施耐德电气卡车巡展北京站活动中所展示的重点产品 。
一）风冷液冷融合 ，打破散热瓶颈
前文提到，机柜功率密度的不断提升使得制冷成为摆在用户面前的一大挑战 。数据中心运营者不仅亟需升级制冷方式 ，如何降低数据中心的整体能耗 ，符合国家节能减排政策的要求 ，也成为重点考虑的问题 。
汤熠表示 ，单机柜的功率密度未来3年将会达到500 kW ，5年内有望达1 MW 。单机柜功率密度超过50 kW ，液冷将会变成必选项 ，即风冷无法满足50 kW机柜散热的问题 。
为满足高密度数据中心的散热需求 ，施耐德电气基于对客户需求的深刻洞察 ，推出的冷板式液冷CDU系统 ，提供液-液（Liquid to Liquid） 、液-气（Liquid to Air）等多种热交换方式 ，并提供支持机柜内安装、落地式安装等多种型号 ，覆盖温度控制、流量控制 、压力控制 、流体处理 、热交换与隔离五大关键功能 ，为高密度人工智能集群获得更佳的制冷效果提供有效支持 。不止于此 ，冷板式液冷CDU系统将为用户带来芯片性能和可靠性提升 、能效更高 、占用空间更小 、总拥有成本更低 、噪音更低等多项优势 。
尽管液冷技术优势明显 ，但传统风冷对于较低机柜功率密度的小型AI集群仍是比较受欢迎的冷却方案 。汤熠指出，目前较为典型的风液比配置为3 ：7 ，在短期内，液冷并不能完全取代风冷 ，部分非主流芯片的热量依然会由传统的风冷和风墙带走 ，而CPU 、GPU主芯片将采用液冷解决方案 。无疑 ，风液融合将成为行业发展的必然选择 。
二）IMDC智能模块化数据中心 ，智算边缘部署全新路径
聚焦边缘AI多样化应用场景，以及各行业企业对数据处理低时延 、高效性的多样化需求 ，施耐德电气IMDC智能模块化数据中心交出了一份满意的答卷 ，以打通大模型“最后一公里”。该解决方案集成了电源 、配电、制冷 、机柜 、环境监控管理等在内的物理基础设施单元 ，全部物理组件可在到达客户现场前实现工厂预制及全面检测 ，通过边缘控制层级的智能管理及数字化运维软件APP，帮助客户实现快速部署 ，实现端到端一站式交付和远程数字化管理 。
据介绍 ，IMDC智能模块化数据中心支持AI机柜的模块化部署 ，不仅可以在通道内做长度扩展，支持20个机柜一组，最大可延展到40个IT机组 。同时 ，用户可以采用微模块方式 ，用户可根据自身的智算需要 ，实现弹性扩容 。
值得一提的是 ，IMDC智能模块化数据中心基于AI加持的智能运维方式，集成2台算力服务器 ，支持每8秒判定内部环境情况，对内部空调温度等进行精准智能调控 。通过AI的主动干涉 ，空调能耗每年可下降30% ，实现能效与运维效率的双重提升。
IMDC智能模块化数据中心部署了2米高的机柜屏幕 ，支持数字孪生的全景可视化 ，以满足相关行业与企业的量身定制需求 。用户可以在该屏幕上 ，查看UPS的状态 、每一台空调的状态以及AIDC里面每一台服务器的状态，从而进一步保障资产安全性，并提升智能监控与运维能力 ，避免业务无关人员误操作导致训练中断 。
三）供配电革新 ：重新定义兆瓦级电力保障
随着AI应用场景不断拓展深入 ，供配电系统的要求日趋严苛 。施耐德电气Galaxy VXL UPS凭借在空间利用率 、功率密度和安全性能方面的三重突破 ，为各类AI场景大规模电力负载提供可靠保障 。
在优化空间利用率方面，Galaxy VXL UPS实现了革命性突破 ，单机功率最高可达1.25 MW ，其紧凑的设计仅占地面积1.2 m2 ，从而为IT负载的部署释放更多空间 。数据中心灰区（辅助设备间）和白区（IT机房面积）的占比可能由1:1演化为7:3 ，而Galaxy VXL UPS能大幅降低传统配电面积，提供更多的空间给到白区，适配智算中心需要 。
为了更加直观地了解这些数据背后的意义 ，此处可以通过一组对比进行详细介绍 。传统1MW以上的UPS占地面积基本都在4 m2以上 ，或是宽度基本在4m以上 。Galaxy VXL UPS将占地面积减少了约70% ，无疑为用户释放了更多宝贵空间用于IT设备部署 。
此外，Galaxy VXL UPS率先突破了行业3U空间的功率模块极限 ，实现125 kW的更高输出功率 ，基于可扩展的模块化设计 ，Galaxy VXL支持4台UPS并机运行 ，在仅4.8 m2空间内即可实现5 MW的功率输出，客户可根据自身当前与未来发展需求 ，灵活增加电力模块 ，有效降低资本支出 。
不止于此 ， Galaxy VXL UPS在能效突破方面同样表现出色 。其在双变换模式下整机效率可达97.5% ，在E变换模式下系统效率高达99% 。E变换作为施耐德电气率先提出的概念 ，历经长期实践验证 ，已经在全球多个地区广泛应用 ，客户使用率超过70% 。
针对高功率密度带来的散热挑战 ，Galaxy VXL UPS采用多极传导创新设计和动态气流散热设计 ，满载时可降低20%的散热量 。产品在0-40℃工况下可不降容运行 ，即使在50℃极端环境下 ，也能在满足一定负载条件下保持高性能运行 。
连博表示 ，在着力提升UPS核心性能参数的同时 ，厂家更需要将“高安全可靠”理念贯穿产品全生命周期 。为了保证工作人员在更换设备中的安全性 ，Galaxy VXL UPS具备在线插拔（Live Swap）功能 ，该功能获得了德国莱茵TÜV集团签发的全球首张Live Swap认证证书 。“在线插拔与市面上常见的热插拔有本质区别 。” 连博强调 ，传统热插拔需要操作人员穿特殊的PPE防护装置 ，并经过严格培训才能操作，仍存在闪弧、拉弧 、短路的危险 。而在线插拔功能可以保证即使发生拉弧现象 ，拉弧能量也能被有效控制在1.2cal/cm²以下，从而确保在最大限度内保障操作人员安全 。”
以创新应对挑战，以合作共创未来众所周知，面对AI时代带来的复杂性挑战 ，任何一家企业靠单打独斗无法满足客户的全方位需求 。为此 ，施耐德电气积极与行业领导者建立战略合作 ，共同构建完整的AI就绪基础设施生态 。
在英伟达GTC巴黎大会上 ，施耐德电气宣布与英伟达深化合作 ，助力下一代“AI工厂”的建设和发展 。此外，施耐德电气也与联想 、戴尔开展战略合作 ，合力布局智算产业 。从设施供电 、制冷 、IT机房等领域 ，为适配未来的智算中心提供更好的解决方案 。
在人工智能重塑世界的过程中 ，算力基础设施是这一变革的物质基础 。施耐德电气凭借其在供配电、制冷和数字化领域的深厚积累 ，从冷板式液冷CDU系统 、IMDC智能模块化数据中心到Galaxy VXL UPS ，为AI时代的数据中心提供了全面保障 ，更推动行业的技术进步和标准制定 。
这些解决方案不仅在空间利用率 、功率密度 、安全性能等方面实现了突破 ，更通过模块化设计 、智能化运维和生态合作 ，为客户提供灵活性 、可扩展性和可持续性 。
未来 ，随着AI技术从前沿探索走向规模化应用 ，施耐德电气将继续加大研发投入 ，深化与合作伙伴的关系 ，为全球智算基础设施的建设和发展提供更强有力的支持 。
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